AI Agent 正在深入公司主要业务场景——AI Coding、智能客服、电商导购、AI 办学、金融顾问——但大模型天生“失忆”，Agent 难以胜任长期、复杂的真实任务。Hologres 长记忆服务解决这一根本性瓶颈：让员工的隐性经验沉淀为可复用的组织记忆资产。让 Agent 跨设备、跨会话持续学习，越用越“懂你”，同时通过按需检索节省 Token，记忆越多省得越多。在 Snap Research 发布的 LoCoMo 权威评测中，Hologres 以总分 % 位列世界第一，刷新多跳任务与时间推理两大维度 SOTA。全面超越 Mem0、Zep 等主流长记忆项目——% Mem0 兼容，全托管云原生 AI Agent 记忆基础设施。

Hologres 长记忆服务四大主要价值一览

• 记忆最准：LoCoMo 世界第一，总分 %，Multi‑hop / Temporal Reasoning 双项 SOTA

• 成本最省：实测 Token 节省 %~%。记忆条目越多省得越多

• 记忆不断：跨设备、跨会话持续学习，Agent 越用越“懂你”

• 知识可传：员工隐性经验 → 团队共享记忆 → 组织数字资产，人走经验不走

一、Agent 时代，“记忆”为何成为刚需？

大模型正在从“对话工具”进化为“智能体”。只是一个根本性痛点始终困扰着开发者：大模型天生“失忆”——有限、对话轮次一多就遗忘前文、跨会话信息无法延续，这让 Agent 在真实业务场景中难以胜任长期、复杂的任务。

长记忆服务所以成为 AI Agent 基础设施中少不了的一环。老实说，它不仅解决“记住”的问题。更帮助公司将员工的隐性知识——驱动 Agent 思考方式的决策逻辑、协作经验——转化为可传承、可复用的组织数字资产。其主要价值体现在四个维度：

• 至于记忆延续。跨设备、跨会话，长期记忆持续学习，Agent 越用越“懂你”；你在手机上告诉它的偏好，换到电脑端的 Agent 仍然记得，无需重复交代。

• Token 节省：通过记忆精炼与按需检索。记忆内容不再每轮重复塞进 prompt，用到才取回，从而大幅降低推理成本。老实说，

• 至于知识资产化。 把资深员工的判断逻辑、话术经验沉淀下来从个人记忆走向团队与组织记忆，避免人走经验走。

• 从准确可靠来看。在权威评测中验证记忆的召回精度与推理能力，让“记住”真正可用。

为了客观衡量各家长记忆产品的真实能力，Snap Research 发布了 LoCoMo基准测试——一套面向长对话记忆场景的权威评测标准。Hologres 长记忆服务参加了该基准并取得了当前全球最佳成绩。按理说，

二、LoCoMo 评测程序：权威、全面、高难度

LoCoMo 由 Snap Research 独立发布。是一套非厂商自测的第三方评测基准，确保结果的公正性与可比性。评测围绕长对话记忆的主要能力。设计了四大任务维度：

维度	说明
Single‑hop	从记忆中检索单一事实并直接回答，考验基础召回能力。
Multi‑hop	需要关联多条记忆、进行多步推理才能得出答案，考验记忆关联与推理深度。
Temporal Reasoning	涉及时间顺序、事件先后需要对时间感知进行推理。
Open Domain	结合外部知识与记忆进行开放式问答，考验综合应用能力。怎么说呢，

四大维度从简单到复杂、从单点到综合。覆盖更多长记忆服务的主要能力边界。评测数据集基于真实长对话建立。对话轮次多、信息密度高、干扰项丰富，对程序提出了极高要求。

三、Hologres 长记忆服务成绩单：总分 %，登顶世界第一，刷新两大主要维度 SOTA

tbody tr td Multi‑hop td96.% 🥇 第一 td / tr tr td Temporal Reasoning td97.% 🥇 第一 td / tr tr td Single‑hop td95.% — td / tr tr td Open Domain td81.% — td / tr tr td Overall td% 🥇 世界第一 t d / tr tbody /table

评测维度	得分

结果看。Hologres 不仅拿下总分第一，还在最能体现长期记忆主要能力的关键维度 Multi‑hop 与 Temporal Reasoning 排在前面，实现了 SOTA 刷新。

• Multi‑hop %：说明程序不仅“能记”，还能把不同片段串联起来支撑复杂推理。

• Temporal Reasoning %：展示了在时间序列理解和历史变化判断上的突出表现。

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